2水準要因計画の検出力とサンプルサイズのデータを入力する

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検出力と標本の大きさの計算のデータを指定するには、次の手順を実行します。

  1. 因子の数に、実験において制御する予定の変数の数を入力します。2から15の範囲の数値にする必要があります。
  2. 頂点の数に、因子が最低または最高水準に設定される実験の連数を入力します。この数値は、実験の1回の反復に適用されます。有効な数値は、因子の数によって決まります。有効な組み合わせの表で、使用可能な2水準要因実験計画に進みます。
  3. 以下の検出力関数変数のうち3つで、値を指定します。計算したい変数は空欄にしておきます。
    • 反復1つ以上の正の整数を入力して、各頂点の設定回数を指定します。例えば、各頂点を2回設定する効果を計算するには、2を入力します。異なる反復回数の効果を評価するには、複数の値を入力します。反復回数が多いほど、実験の効果の検出力が高まり、予測の精度が高まります。

    • 効果:1つ以上の値を入力して、要因の低水準と高水準の間で検出する平均応答の差を指定します。通常は、応用に実際的な影響を与える最小効果を入力します。例えば、この平均の差を検出することが重要であるものの、5より小さい差はそれほど重要でない場合は、5を入力します。

    • 検出力1つまたは複数の値を入力して、希望する実験の検出力を指定します。共通の値は0.8および0.9です。たとえば、低因子設定と高因子設定の間の実質的な差を検定で検出する確率を90%にする場合は、0.9と入力します。

    • ブロックあたりの中心点のラン数:負でない整数を1つ以上入力して、因子が中間値に設定されている実験のブロックあたりの実験の連数を指定します。ブロック数を変更するには、計画をクリックします。

      計画の中心点の一般的な個数は、通常、検出力や他の考慮事項によって変わります。たとえば、中心点を使用して、因子と応答が曲線関係にあるかどうかを確認できます。最も一般的なアドバイスは、計画に少なくとも3つの中心点を使用することです。例えば、2ブロックの実験でブロックあたり2つの中心点を指定すると、合計4つの中心点のある計画が作成されます。

  4. 標準偏差に、反復実験における応答測定値の標準偏差を入力します。通常は、この値を、関連調査、試験的研究、専門知識から推定します。Minitabで分散分析表を作成する分析をすでに実行している場合は、調整済み平均二乗誤差の平方根を使用できます。1を入力することもできます。1を入力すると、効果サイズは応答変数の単位ではなく、標準偏差の乗数になります。例えば、効果サイズを2、標準偏差を1と指定した場合、計算は2つの標準偏差のサイズの効果に対するものです。

ブロックあたりの中心点の数を指定するため、実験計画の合計サイズもブロック数に依存することになります。ブロックを複数指定するには、計画をクリックします。

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